論文の概要: Dense Interaction Learning for Video-based Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09013v2
- Date: Thu, 18 Mar 2021 07:03:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 10:37:33.636878
- Title: Dense Interaction Learning for Video-based Person Re-identification
- Title（参考訳）: 映像に基づく人物再識別のためのディエンスインタラクション学習
- Authors: Tianyu He, Xin Jin, Xu Shen, Jianqiang Huang, Zhibo Chen, Xian-Sheng
Hua
- Abstract要約: ビデオベースの人物再ID問題に取り組むために,Dense Interaction Learning (DenseIL) というハイブリッドフレームワークを提案する。
DenseILにはCNNエンコーダとDense Interaction (DI)デコーダが含まれている。
当社の実験は、複数の標準ビデオベースの再IDデータセットにおけるすべての最先端の手法を一貫して大幅に上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.03200492219003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Video-based person re-identification (re-ID) aims at matching the same person
across video clips. Efficiently exploiting multi-scale fine-grained features
while building the structural interaction among them is pivotal for its
success. In this paper, we propose a hybrid framework, Dense Interaction
Learning (DenseIL), that takes the principal advantages of both CNN-based and
Attention-based architectures to tackle video-based person re-ID difficulties.
DenseIL contains a CNN encoder and a Dense Interaction (DI) decoder. The CNN
encoder is responsible for efficiently extracting discriminative spatial
features while the DI decoder is designed to densely model spatial-temporal
inherent interaction across frames. Different from previous works, we
additionally let the DI decoder densely attends to intermediate fine-grained
CNN features and that naturally yields multi-grained spatial-temporal
representation for each video clip. Moreover, we introduce Spatio-TEmporal
Positional Embedding (STEP-Emb) into the DI decoder to investigate the
positional relation among the spatial-temporal inputs. Our experiments
consistently and significantly outperform all the state-of-the-art methods on
multiple standard video-based re-ID datasets.
- Abstract（参考訳）: ビデオベースの人物再識別(re-ID)は、同じ人物をビデオクリップ間でマッチングすることを目的としている。
構造的相互作用を構築しながら、マルチスケールのきめ細かい特徴を効果的に活用することが、その成功の鍵となる。
本稿では,cnnベースと注意ベースの両方のアーキテクチャの利点を生かして,ビデオベースの人物再特定問題に取り組むためのハイブリッドフレームワークであるdenseilを提案する。
DenseILにはCNNエンコーダとDense Interaction (DI)デコーダが含まれている。
CNNエンコーダは識別空間の特徴を効率的に抽出し、DIデコーダはフレーム間の空間的時間的相互作用を密にモデル化するように設計されている。
従来と異なり、DIデコーダは中間の細粒度CNN特徴に密に対応させ、ビデオクリップ毎に自然に多粒度空間時間表現を与える。
さらに、時空間入力の位置関係を調べるために、DIデコーダにSTEP-Emb(Spatio-TEmporal Positional Embedding)を導入する。
我々の実験は、複数の標準ビデオベースのre-IDデータセットにおける最先端の手法を一貫して大幅に上回っている。
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